본 논문에서는 상호 연결망의 노드를 행렬로 표현하고 행렬연산을 이용하여 에지를 정의한 새로운 상호 연결망으로 행렬-스타 그래프를 제안한다. 행렬-스타 그래프는 널리 알려진 스타 그래프를 일반화한 그래프이다. 먼저, 행렬-스타 그래프의 노드를 2 $\times$ n 행렬로 표현한 행렬-스타 그래프 MS2,n 에 대하여 주요 망 척도인 분지수, 연결도, 확장성, 대칭성, 리우팅 ,지름 방송등을 분석한다. 다음으로, 행렬-스타 그래프 MS2,n의 노드를 2차원과 3차원으로 일반화한 행렬-스타 그래크 MSk,n과 MS k,n,p를 정의하고 행렬-스타그래프 MSk,n,p 의 라우팅 알고리즘과 지름을 분석한다. 상호연결망의 중요 망 척도중 하나는 망 비용이고 상호연결망의 망 비용은 그 연결망의 분지수와 지름의 곱으로 정의된다. star 그래프는 다른 상호 연결망보다 작은 망 비용을 갖는다. 최근에 제안된 Macro-Star 그래픈 star 그래프에 비해 상대적으로 망 비용이 작은 값을 갖는 연결망이다. (n2)!개의 노드를 갖는 행렬-스타 그래프 MSk,k,k(k={{{{ `^{ 3} SQRT { n$^2$} }}}} )와 ((n-1)2 + 1)!개의 노드를 갖는 Macro-Star 그래프 MS(n-1, n-1)의 망 비용은 행렬-스타그래프 MSk,k,k(k={{{{ `^{ 3} SQRT { n$^2$} }}}})는 O(n2,7)이고, Macro-Star 그래프 MS(n-1 , n-1)은 O(n3) 이다. 이는 행렬-스타 그래프가 스타 그래프와 Macro-Star 그래프보다 망비용이 우수함을 의미한다.
본 논문에서는 2개의 랩어라운드 에지를 갖는 m$\times$n(m 2, n$\geq$3, n 흘수) 그리드 그래프에서의 해밀톤 성질을 고려한다. 먼저 그리드 그래프가 해밀톤 연결된(hamiltonian-connected)그래프가 되기 위해 추가로 필요한 에지의 수가 2개 이상임을 보인다. 그리고 m$\times$n 그리드 그래프의 첫 행에 랩어라운드 에지를 추가한 그래프의 해밀톤 성질을 보인 후, m$\times$n 그리드 그래프의 첫 행과 마지막 행에 램어라운드 에지를 추가한 그래프가 해밀톤 연결된 그래프임을 보인다.
원 상에 n개의 점들의 쌍 (a,b)이 존재할 때, 두 점 a와 b를 연결하는 직선 선분을 코드라고 한다. 이러한 n개의 코드들은 새로운 그래프 G를 정의한다. 각 코드는 G의 한 정점을 정의하고 두 코드가 교차하는 경우에 대응되는 정점들 간에 간선을 연결한다. 이렇게 만들어진 그래프 G를 원 그래프라고 부른다. 본 논문에서는 원 그래프에서 연결 요소를 찾는 문제를 다룬다. 연결 요소란 그래프 G의 부분 그래프 H로서 H안의 임의의 두 정점 간에 경로가 존재한다는 조건을 만족하는 최대 부분 그래프이다. 그래프 G가 인접 행렬로 주어지는 경우, 연결 요소를 찾는 문제는 깊이 우선 탐색 또는 너비 우선 탐색을 통해서 해결할 수 있다. 하지만 원 그래프의 경우에 코드들을 정의하는 n개의 점들의 쌍 정보만 입력으로 주어질 때, 인접 행렬을 구하는데 ${\Omega}(n^2)$ 시간이 소요됨을 알 수 있다. 본 논문에서는 인접 행렬을 만들지 않고 원 그래프의 연결 요소를 $O(n{\log}^2n)$시간에 찾는 알고리즘을 고안한다.
이 연구는 정보 간의 관계에서 도출되는 특징을 적합하게 보여줄 수 있는 시각화를 위한 선행연구이다. 정보의 관계에 주목하는 이유는 관계 구조를 통해 정보의 성격과 특징을 파악할 수 있기 때문이다. 정보의 관계는 사회연결망 분석을 통해서 파악할 수 있다. 정보를 구성하는 개체와 개체 사이의 관계는 다양한 요소를 지니고 있으며, 연결망의 관계 분석 지표를 통해 관계의 성격과 특징을 도출해 낼 수 있다. 이 연구에서는 사회연결망에서 관계의 성격을 도출하는데 중요한 지표로 다뤄지는 영향력을 연구범위로 설정하고, 연결망 내의 관계의 요인과 영향력의 지표를 분류하고 연결한다. 이를 통해 사회연결망에서 영향력을 나타내는 관계의 요소를 중심으로 관계의 시각화 과정에 있어 적합한 시각화 프로세스를 온톨로지 개념을 사용하는 시멘틱 그래프에 적용해 보았다. 영향력의 각 관계 요소는 공통적인 개념과 성격, 측정 요소를 통하여 노드와 링크의 네트워크 형태의 그래프로 형성되었다. 영향력 시멘틱 그래프는 사회연결망의 영향력 요소를 이해하고, 분석하는데 유용하게 사용될 수 있음을 확인할 수 있다. 또한 시멘틱 그래프의 적용 범위를 연결망 시각화 전반을 확장하여, 합리적이고 효율적인 시각화 프로세스의 설정이 가능함을 알 수 있다.
버블정렬 그래프는 자료를 정렬하는 버블정렬 기법을 수학적 모델인 그래프로 모델링한 것이다. 버블정렬 그래프 Bn는 분지수 n, 라우팅 경로 길이 ${\frac{n(n-1)}{2}}$, 망비용 $O(n^3)$이다. 본 연구에서는 버블정렬 그래프의 망비용을 개선하기 위한 방법으로 버블정렬 그래프의 분지수 개수를 대략 ${\frac{1}{2}}$ 정도 줄인 제약조건을 제시한다. 이러한 제약 조건을 갖는 버블정렬 그래프는 임의의 노드 U에서 V까지 라우팅을 위해 연결된 그래프임을 증명한다.
하이퍼큐브와 스타 그래프는 상호연결망으로 널리 알려져 있다. 상호연결망의 임베딩은 임의의 연결망 G를 다른 연결망 H에 사상하는 것이다. 상호연결망 G가 H에 적은 비용으로 임베딩 가능하다는 것은 연결망 G에서 개발된 알고리즘들을 연결망 H에서 효율적으로 이용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 HCN과 HON 사이의 임베딩과 스타(star)그래프와 하프팬케익그래프 사이의 임베딩을 분석한다. 연구 결과로 HCN(n,n)은 HON($C_{n+1},C_{n+1}$)에 연장율 3에 임베딩 가능하고, HON($C_d,C_d$)를 HCN(2d-1,2d-1)에 임베딩 비용은 O(d)임을 보인다. 또한 스타그래프는 하프팬케익그래프에 연장율 11, 확장율 1에 임베딩 가능하고, 평균 연장율은 8이다. 본 연구 결과는 HCN 연결망과 스타그래프에서 이미 개발된 여러 가지 알고리즘을 HON 연결망과 하프팬케익그래프에서 효율적으로 이용할 수 있음을 의미한다.
최근 실시간 처리의 요구가 증가하면서 시간에 따라서 변화하는 동적 그래프에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 동적 그래프를 분석하기 위한 알고리즘의 하나로 연결 요소가 있다. GPU는 높은 메모리 대역폭, 연산 성능으로 대규모의 그래프 계산에 적합하다. 그러나 동적 그래프의 연결 요소를 GPU를 이용하여 처리할 때, GPU의 제한된 메모리로 인해 실제 그래프 처리 시 CPU와 GPU 간에 잦은 데이터 교환이 발생한다. 본 논문에서는 동적 그래프에서 GPU 기반의 효율적인 점진적 연결 요소 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 Weighted-Quick-Union 알고리즘을 기반으로 연결 요소 레이블에 구성 요소의 개수를 이용하여 연결 요소를 빠르게 계산한다. 또한, 재계산할 부분을 판별하여 GPU로 전송할 데이터를 최소화하여 대규모 그래프에 대하여 CPU와 GPU 간의 데이터 교환 횟수를 감소시킨다. 뿐만 아니라 GPU와 CPU 간에 데이터 전송 시간 낭비를 줄이기 위해 GPU와 CPU가 비동기로 실행하는 처리 구조를 제안한다. 실제 데이터 집합을 사용한 성능 평가를 통해 제안하는 기법의 우수성을 입증한다.
현 교육과정에서 이차함수 그래프에 관한 교수-학습은 대수적 조작에 의한 완전제곱형식으로의 변환을 강조하고 이미 선행한 일차함수의 그래프와는 무관하게 다루어지고 있다. 본 논문은 이차함수 그래프의 구조적 특성이라 할 수 있는 대칭성, 꼭지점 및 합동에 대한 기하적인 근거를 일차함수의 그래프에 기초하여 분석하고 이것의 결과를 구체적 이차함수에 대해 그 꼭지점의 좌표 및 절편을 찾는 데 적용한다. 본 연구는 이차함수 그래프의 구조적 특성을 일차함수의 그래프와 기하적으로 연결시키는 데 의의가 있으며 그 기하적인 과정은 완전제곱형식의 대수적 절차로 연결된다. 이러한 연결은 일차함수의 그래프에 대한 이해가 이차함수의 그래프에 대한 이해로 전이되어 이차함수에 대한 기하적인 이해를 넓히는 교수-학습방법이 될 수 있을 것이다.
다중 컴퓨터 연결망의 성능은 그 위상에 따라 크게 좌우되는데 현재까지 연구된 많은 연결망중에서 특히 하이퍼큐브 연결망은 노드수에 비해 비교적 적은 차수와 지름을 갖고 symmetric 하며 순환적 구성 (recursive decomposition structure) 특성을 갖고 있어 여러가지 알고리즘의 사상이 용이하여 많이 사용되고 있다. 여기서는 $Akers^2$ 등에 의해 제안되어 스타 그래프 (star graph) 에 대해 성능분석을 하였다. 분석 척도로는 노드간 평균거리를 사용하였으며 메시지 분포는 $Reed^(1)$가 사용한 분포를 사용하였다. 분석결과 스타 그래프 연결망은 하이퍼큐브와 비슷한 성능을 보였으며 노드 수가 많아질수록 더 나은 성능을 보였다.
본 논문에서는 새로운 다중 컴퓨터의 위상으로 하이퍼-스타 그래프를 제안하고, 하이퍼-스타 그래프에 대하여 주요 망 척도인 분지수, 연결도, 확장성, 라우팅, 지름, 임베딩 등의 특징을 분석한다. 하이퍼-스타 그래프 HS(2n,n)에 에지를 한 개 추가한 folded 하이퍼-스타 그래프 FHS(2n,n)은 2nCn개의 노드를 갖고 널리 알려진 상호 연결망인 하이퍼큐브에 비해 상대적으로 분지수와 지름이 작은 값을 갖는 연결망이다. Folded 하이퍼-스타 그래프 FHS(2n,n)가 하이퍼큐브 Qn이 같은 노드 수를 가질 때 분지수$\times$지름에 대한 척도에 있어서 은 n2/2보다 작고, 하이퍼큐브 Qn와 그의 변형들보다 연결망의 망 비용에 있어서 우수함을 의미한다. 또한 하이퍼큐브 Qn과 n$\times$n 토러스를 하이퍼-스타 그래프 HS(2n,n)에 연장비율 2에 임베딩하는 방법을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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